Apprendimento di architetture profonde per l'IA

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una trattazione matematica approfondita del deep learning, rendendolo un riferimento prezioso per gli esperti. Tuttavia, è criticato per la sua difficoltà di lettura, soprattutto per i principianti, a causa del suo stile conciso e dell'ampio uso di equazioni.

⬤ Eccellente trattazione teorica e matematica dell'apprendimento profondo
⬤ copertura approfondita dell'argomento
⬤ ampi riferimenti alla letteratura accademica
⬤ offre una visione dei problemi aperti nel campo.

⬤ Difficile da leggere per i non addetti ai lavori
⬤ manca di discussioni dettagliate
⬤ è considerato tetro e fa molto affidamento sulle equazioni, rendendolo impenetrabile per i non addetti ai lavori.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Learning Deep Architectures for AI

Contenuto del libro:

L'apprendimento automatico può produrre IA? I risultati teorici, l'ispirazione dal cervello e dalla cognizione, nonché gli esperimenti di apprendimento automatico suggeriscono che per apprendere il tipo di funzioni complicate che possono rappresentare astrazioni di alto livello (ad esempio nella visione, nel linguaggio e in altri compiti di livello AI), sono necessarie architetture profonde. Le architetture profonde sono composte da più livelli di operazioni non lineari, come nelle reti neurali con molti strati nascosti, nei modelli grafici con molti livelli di variabili latenti o nelle complicate formule proposizionali che riutilizzano molte sottoformule.

Ogni livello dell'architettura rappresenta caratteristiche a un diverso livello di astrazione, definite come una composizione di caratteristiche di livello inferiore. La ricerca nello spazio dei parametri delle architetture profonde è un compito difficile, ma sono stati scoperti nuovi algoritmi e dal 2006 è emersa una nuova sottoarea nella comunità dell'apprendimento automatico, in seguito a queste scoperte. Per addestrare le architetture profonde sono stati recentemente proposti algoritmi di apprendimento come quelli per le reti di credenza profonde e altri algoritmi di apprendimento non supervisionato correlati, che hanno dato risultati entusiasmanti e hanno battuto lo stato dell'arte in alcune aree.

Learning Deep Architectures for AI illustra le motivazioni e i principi degli algoritmi di apprendimento per le architetture profonde. Analizzando e confrontando i recenti risultati ottenuti con diversi algoritmi di apprendimento per architetture profonde, vengono proposte e discusse le spiegazioni del loro successo, evidenziando le sfide e suggerendo le strade per le future esplorazioni in questo settore.